CN116246483A - 一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，包括高位视频、信息采集系统、信息传输系统、边缘计算、中心诱导平台、信息发布系统、显示区和城市级停车运营管理云平台，高位视频设置有三组，高位视频与信息采集系统连接，信息采集系统与信息传输系统连接，信息传输系统与中心诱导平台连接，中心诱导平台与信息发布系统和城市级停车运营管理平台分别连接。采用了三组高位视频可对车位各个角度的信息采集，并通过信息传输系统实时传输，通过中心诱导平台的实时处理，有效的提高处理效率，并且将数据实时上传管理城市级停车云平台进行监管保存，有效提高了数据的安全性，最后通过多组显示屏实时显示处理信息，该系统效率高。

Description

一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统
技术领域
本发明涉及城市道路管理技术领域，具体为一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统。
背景技术
视频控制系统发展了短短二十几年时间，从最早模拟监控到前些年，火热数字监控再到现在方兴未艾网络视频监控，发生了翻天覆地变化。在火热数字监控再到现在方兴未艾网络视频监控，发生了翻天覆地变化。在IP技术逐步统一全球今天，我们有必要重新认识视频监控系统发展历史。从技术角度出发，视频监控系统发展划分为第一代模拟视频监控系统(CCTV)，到第二代基于“PC+多媒体卡”数字视频监控系统(DVR)，到第三代完全基于IP网络视频监控系统(IPVS)。
现有的针对城市停车运营的视频控制系统，误识别率较高，缺少车辆分析算法，无法全方位监控识别车辆进出车位的情况，并且处理数据较慢，不能及时处理。因此需要一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，以解决上述背景技术中提到现有的针对城市停车运营的视频控制系统，误识别率较高，缺少车辆分析算法，无法全方位监控识别车辆进出车位的情况，并且处理数据较慢，不能及时处理的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，包括高位视频、信息采集系统、信息传输系统、边缘计算、中心诱导平台、信息发布系统、显示区和城市级停车运营管理云平台，所述的高位视频设置有三组，所述的高位视频与信息采集系统连接，所述的信息采集系统与信息传输系统连接，所述的信息传输系统与中心诱导平台连接，所述的中心诱导平台与信息发布系统和城市级停车运营管理平台分别连接。
优选的，所述的高位视频由前端高位摄像机采集，所述的前端高位摄像机与前端网络设备连接，所述的前端网络设备与嵌入式边缘计算主机连接，所述的嵌入式边缘计算主机接入Internet或者VPN，Internet或者VPN接入网络交换设备，所述的网络交换设备接入应用服务器和数据库服务器，所述的应用服务器接入用户和显示系统。
优选的，所述的高位视频设置有三组，所述的高位视频可以同时抓拍三组停车位信息，所述的高位视频信息会采集进入信息采集系统，所述的信息采集系统将采集的信息输入至信息传输系统，所述的信息传输系统将信息传输至中心诱导平台，所述的中心诱导平台将信息处理后将信息处理结果传输至信息发布系统，并且中心诱导平台将处理完的信息上传至城市级停车运营管理平台。
优选的，所述的信息发布系统包括显示区，显示区包括一级诱导显示屏、二级诱导显示屏和二级诱导显示屏。
优选的，所述的高位视频采用的前端高位摄像机所采集的全景图和特写图为高清图像，分辨率不小于1920*1080。
优选的，所述的中心诱导平台配合嵌入式边缘计算主机，通过边缘计算和卷积神经网络运算从而根据前端高位摄像机自动抓拍车位信息，识别车辆出入位状态，从而提供车辆停泊期间的连续在场证据图的能力。
优选的，所述的嵌入式边缘计算主机可通过边缘计算卷积神经网络运算取出图像的像素点级边缘，生成一个预测框，通过深度泛化学习，对预测框里的内容进行预测分类，从而得到图像中的对象及对象位置信息，根据对位置信息跟踪，计算得出所需的车辆及车牌等数据。
优选的，所述的城市级停车运营管理云平台可实现对中心诱导平台的数据进行保存，并且城市级停车运营管理云平台可进行自我学习满足后期的使用需求。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：该基于边缘计算的停车运营视频控制系统，采用了三组高位视频可对车位各个角度的信息采集，并通过信息传输系统实时传输，通过中心诱导平台的实时处理，有效的提高处理效率，并且将数据实时上传管理城市级停车云平台进行监管保存，有效提高了数据的安全性，最后通过多组显示屏实时显示处理信息，该系统效率高，处理准确，并且数据安全；采用中心诱导平台配合嵌入式边缘计算主机，通过边缘计算和卷积神经网络运算从而根据前端高位摄像机自动抓拍车位信息，识别车辆出入位状态，从而提供车辆停泊期间的连续在场证据图的能力，采用了一级诱导显示屏、二级诱导显示屏和二级诱导显示屏，实时显示车位信息，并且便于车主寻找车辆。
附图说明
图1为本发明系统整体架构图；
图2为本发明系统运行流程结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明提供一种实施例：一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，包括高位视频、信息采集系统、信息传输系统、边缘计算、中心诱导平台、信息发布系统、显示区和城市级停车运营管理云平台，高位视频设置有三组，高位视频与信息采集系统连接，信息采集系统与信息传输系统连接，信息传输系统与中心诱导平台连接，中心诱导平台与信息发布系统和城市级停车运营管理平台分别连接。
进一步，所述的高位视频由前端高位摄像机采集，前端高位摄像机与前端网络设备连接，前端网络设备与嵌入式边缘计算主机连接，嵌入式边缘计算主机接入Internet或者VPN，Internet或者VPN接入网络交换设备，网络交换设备接入应用服务器和数据库服务器，应用服务器接入用户和显示系统。
进一步，所述的高位视频设置有三组，高位视频可以同时抓拍三组停车位信息，高位视频信息会采集进入信息采集系统，信息采集系统将采集的信息输入至信息传输系统，信息传输系统将信息传输至中心诱导平台，中心诱导平台将信息处理后将信息处理结果传输至信息发布系统，并且中心诱导平台将处理完的信息上传至城市级停车运营管理平台。
进一步，所述的信息发布系统包括显示区，显示区包括一级诱导显示屏、二级诱导显示屏和二级诱导显示屏。
进一步，所述的高位视频采用的前端高位摄像机所采集的全景图和特写图为高清图像，分辨率不小于1920*1080。
进一步，所述的中心诱导平台配合嵌入式边缘计算主机，通过边缘计算和卷积神经网络运算从而根据前端高位摄像机自动抓拍车位信息，识别车辆出入位状态，从而提供车辆停泊期间的连续在场证据图的能力。
进一步，所述的嵌入式边缘计算主机可通过边缘计算卷积神经网络运算取出图像的像素点级边缘，生成一个预测框，通过深度泛化学习，对预测框里的内容进行预测分类，从而得到图像中的对象及对象位置信息，根据对位置信息跟踪，计算得出所需的车辆及车牌等数据。
进一步，所述的城市级停车运营管理云平台可实现对中心诱导平台的数据进行保存，并且城市级停车运营管理云平台可进行自我学习满足后期的使用需求。
工作原理：通过三组高位视频可对车位各个角度的信息采集，并通过信息传输系统实时传输，通过中心诱导平台的实时处理，有效的提高处理效率，并且将数据实时上传管理城市级停车云平台进行监管保存，有效提高了数据的安全性，最后通过多组显示屏实时显示处理信息，该系统效率高，处理准确，并且数据安全；采用中心诱导平台配合嵌入式边缘计算主机，通过边缘计算和卷积神经网络运算从而根据前端高位摄像机自动抓拍车位信息，识别车辆出入位状态，从而提供车辆停泊期间的连续在场证据图的能力，采用了一级诱导显示屏、二级诱导显示屏和二级诱导显示屏，实时显示车位信息，并且便于车主寻找车辆。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，包括高位视频、信息采集系统、信息传输系统、边缘计算、中心诱导平台、信息发布系统、显示区和城市级停车运营管理云平台，其特征在于：所述的高位视频设置有三组，所述的高位视频与信息采集系统连接，所述的信息采集系统与信息传输系统连接，所述的信息传输系统与中心诱导平台连接，所述的中心诱导平台与信息发布系统和城市级停车运营管理平台分别连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：所述的高位视频由前端高位摄像机采集，所述的前端高位摄像机与前端网络设备连接，所述的前端网络设备与嵌入式边缘计算主机连接，所述的嵌入式边缘计算主机接入Internet或者VPN，Internet或者VPN接入网络交换设备，所述的网络交换设备接入应用服务器和数据库服务器，所述的应用服务器接入用户和显示系统。
3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：所述的高位视频设置有三组，所述的高位视频可以同时抓拍三组停车位信息，所述的高位视频信息会采集进入信息采集系统，所述的信息采集系统将采集的信息输入至信息传输系统，所述的信息传输系统将信息传输至中心诱导平台，所述的中心诱导平台将信息处理后将信息处理结果传输至信息发布系统，并且中心诱导平台将处理完的信息上传至城市级停车运营管理平台。
4.根据权利要求3所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：所述的信息发布系统包括显示区，显示区包括一级诱导显示屏、二级诱导显示屏和二级诱导显示屏。
5.根据权利要求4所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：所述的高位视频采用的前端高位摄像机所采集的全景图和特写图为高清图像，分辨率不小于1920*1080。
6.根据权利要求5所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：所述的中心诱导平台配合嵌入式边缘计算主机，通过边缘计算和卷积神经网络运算从而根据前端高位摄像机自动抓拍车位信息，识别车辆出入位状态，从而提供车辆停泊期间的连续在场证据图的能力。
7.根据权利要求6所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：所述的嵌入式边缘计算主机可通过边缘计算卷积神经网络运算取出图像的像素点级边缘，生成一个预测框，通过深度泛化学习，对预测框里的内容进行预测分类，从而得到图像中的对象及对象位置信息，根据对位置信息跟踪，计算得出所需的车辆及车牌等数据。
8.根据权利要求7所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：所述的城市级停车运营管理云平台可实现对中心诱导平台的数据进行保存，并且城市级停车运营管理云平台可进行自我学习满足后期的使用需求。
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